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フィジカルAI関連の最新論文を、日本語のひとことで。原題は英語です。
最新論文: 2025/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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AUV深海マッピングのためのリアルタイム補間に向けて
AUVに搭載可能な低消費電力GPU上で動作する効率的な海底地形補間アルゴリズムを検討し、CPUからGPUへの移行の実現可能性を評価した。
原題: Towards Real-Time Interpolation for Enhanced AUV Deep Sea Mapping ／ Devanshu Saxena
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単視点メッシュ再構成はロボティクスに使えるか？
単視点の3Dメッシュ再構成手法をロボットマニピュレーション向けの物理シミュレーションに使えるか評価し、既存手法がロボット特有の要件を満たせないことを示した。
原題: Is Single-View Mesh Reconstruction Ready for Robotics? ／ Frederik Nolte, Andreas Geiger, Bernhard Schölkopf 他
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H2R: 動画からのロボット事前学習のための人間からロボットへのデータ拡張
一人称視点の人間動画をロボット視点の映像に変換するデータ拡張パイプラインH2Rを提案し、人間とロボットの見た目のギャップを埋めることで、シミュレーションと実機の両方で下流タスクの成功率を向上させた。
原題: H2R: A Human-to-Robot Data Augmentation for Robot Pre-training from Videos ／ Guangrun Li, Yaoxu Lyu, Zhuoyang Liu 他
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RoboRAN: 強化学習ベース自律ナビゲーションのための統合ロボティクスフレームワーク
陸・海・空・宇宙など多様なロボットプラットフォームで強化学習によるナビゲーション方策を訓練・評価・実機展開できる統一フレームワークを提案し、sim-to-real転移と横断的評価基盤を実現した。
原題: RoboRAN: A Unified Robotics Framework for Reinforcement Learning-Based Autonomous Navigation ／ Matteo El-Hariry, Antoine Richard, Ricard M. Castan 他
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スキャン・実体化・シミュレーション：物理に基づくロボット計画のための汎用フレームワーク
3Dガウススプラッティングによるシーン再構成、視覚基盤モデルによるセグメンテーション、視覚言語モデルによる材質推定、物理シミュレーションを統合し、ビリヤード風操作とクアッドロータ着陸で実世界汎化を実証した。
原題: Scan, Materialize, Simulate: A Generalizable Framework for Physically Grounded Robot Planning ／ Amine Elhafsi, Daniel Morton, Marco Pavone
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YOPO-Rally：オフロード地形のためのSim-to-Real単段階プランナ
森林などのオフロード環境で、シミュレータで訓練した単一のニューラルネットワークプランナを実機にゼロショット転移し、経路計画と地形走破性解析を統合してナビゲーションを実現した。
原題: YOPO-Rally: A Sim-to-Real Single-Stage Planner for Off-Road Terrain ／ Hongyu Cao, Junjie Lu, Xuewei Zhang 他
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LabUtopia：科学実験エージェントのための高忠実度シミュレーションと階層的ベンチマーク
実験室での科学作業を自動化する身体性エージェントの研究を進めるため、物理・化学反応を扱える高忠実度シミュレータ、多様な実験シーンの自動生成器、5段階の難易度を持つ階層的ベンチマークを統合したスイートを提案。
原題: LabUtopia: High-Fidelity Simulation and Hierarchical Benchmark for Scientific Embodied Agents ／ Rui Li, Zixuan Hu, Wenxi Qu 他
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MEbots: エネルギーを考慮した設計のためのRISC-V仮想プラットフォームとロボットシミュレータの統合
ロボットシミュレータWebotsとRISC-V仮想プラットフォームMESSYを統合し、電子機器の環境を含めたミッションレベルのエネルギー消費を考慮した協調シミュレーションを可能にするオープンソースフレームワークを提案。
原題: MEbots: Integrating a RISC-V Virtual Platform with a Robotic Simulator for Energy-aware Design ／ Giovanni Pollo, Mohamed Amine Hamdi, Matteo Risso 他
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世界モデルを参照軌道として用いる高速運動適応
世界モデルの予測を暗黙の参照軌道として使う二重制御フレームワークを提案し、強化学習による長期報酬最大化と高速な潜在制御による運動実行を分離することで、動特性変化に素早く適応する手法を実現した。
原題: World Models as Reference Trajectories for Rapid Motor Adaptation ／ Carlos Stein Brito, Daniel McNamee
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PX4組み込みフライトコントローラ向けニューラルネットワーク制御モード
PX4スタックにニューラルネット制御器を組み込み、シミュレータで学習した方策をTensorFlow Lite経由で実機フライトコントローラに書き込んで位置追従制御を実現した。
原題: A Neural Network Mode for PX4 on Embedded Flight Controllers ／ Sindre M. Hegre, Welf Rehberg, Mihir Kulkarni 他
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WebotsとSimulinkを統合したシミュレーションベース制御アーキテクチャ
Webotsの3D物理シミュレーションとSimulinkの制御設計を組み合わせ、実機に依存せずにロボット制御系の開発・検証を効率的に行うフレームワークを提案した。
原題: Simulation Based Control Architecture Using Webots and Simulink ／ Harun Kurt, Ahmet Cayir, Kadir Erkan
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月面自律建設作業のためのシミュレーションフレームワーク
複数の自律機械による月面建設作業をシミュレーションするフレームワークを提案し、掘削機とダンプトラックを用いた2つのシナリオで実証した。
原題: A simulation framework for autonomous lunar construction work ／ Mattias Linde, Daniel Lindmark, Sandra Ålstig 他
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DiffCoTune: クロスドメインロボット制御のための微分可能な協調チューニング
微分可能シミュレータを活用し、シミュレータと制御器のパラメータを反復的に協調チューニングすることで、実機展開時の性能を自動改善するフレームワークを提案。
原題: DiffCoTune: Differentiable Co-Tuning for Cross-domain Robot Control ／ Lokesh Krishna, Sheng Cheng, Junheng Li 他
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自律型マイクロモビリティに向けたスケーラブル都市シミュレーション
都市環境での自律マイクロモビリティのための高性能シミュレーションプラットフォームURBAN-SIMと、8つのタスクからなるベンチマークURBAN-BENCHを提案し、多様なロボットで評価した。
原題: Towards Autonomous Micromobility through Scalable Urban Simulation ／ Wayne Wu, Honglin He, Chaoyuan Zhang 他
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MultiDrive：2Dと3Dの運転シミュレーションを連携する自動運転ソフトウェア検証用の協調シミュレーションフレームワーク
低忠実度2Dと高忠実度3Dの運転シミュレータを協調動作させ、シナリオ生成から実験実行・軌跡解析までを自動化するフレームワークを提案し、運動計画アルゴリズムの検証に有効であることを示した。
原題: MultiDrive: A Co-Simulation Framework Bridging 2D and 3D Driving Simulation for AV Software Validation ／ Marc Kaufeld, Korbinian Moller, Alessio Gambi 他
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Real2Render2Real：力学シミュレーションもロボット実機も不要なロボットデータ拡張
スマホで撮影した物体スキャンと人間の実演動画1本から、3Dガウススプラッティングで高精細なロボット実演データを大量生成する手法。実機テレオペ150回分に匹敵する性能を実現。
原題: Real2Render2Real: Scaling Robot Data Without Dynamics Simulation or Robot Hardware ／ Justin Yu, Letian Fu, Huang Huang 他
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空撮画像と仮想ティーチングによるゼロショット地上車両の経路再現
空撮画像からNeRFで環境を再構築し、シミュレーション上で経路を教示することで、実環境での人手による教示なしにUGVを自律走行させる手法を提案した。
原題: UAV See, UGV Do: Aerial Imagery and Virtual Teach Enabling Zero-Shot Ground Vehicle Repeat ／ Desiree Fisker, Alexander Krawciw, Sven Lilge 他
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デジタルツイン支援の故障診断に向けたドメイン適応ニューラルネットワーク
デジタルツインで生成したシミュレーションデータから実機データへ知識転移するDANNベースの故障診断フレームワークを提案し、sim-to-realギャップを軽減できることを示した。
原題: A domain adaptation neural network for digital twin-supported fault diagnosis ／ Zhenling Chen, Haiwei Fu, Zhiguo Zeng
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PRISM: 投影ベース報酬統合によるシーン認識型Real-to-Sim-to-Real転移
少数の実演から画像で物体を認識し3Dモデルを取得してシミュレーション環境を自動構築し、VLM監督の投影ベース報酬でRL方策を訓練して実世界に転移する手法を提案。
原題: PRISM: Projection-based Reward Integration for Scene-Aware Real-to-Sim-to-Real Transfer with Few Demonstrations ／ Haowen Sun, Han Wang, Chengzhong Ma 他
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関節トルク空間への摂動注入によるヒューマノイド歩行ポリシーのsim-to-real
シミュレーション訓練時に、順動力学計算に用いる関節トルクへ状態依存の摂動を加えることで、従来のドメインランダム化より広い現実ギャップに頑健なヒューマノイド歩行ポリシーを獲得する手法を提案した。
原題: Sim-to-Real of Humanoid Locomotion Policies via Joint Torque Space Perturbation Injection ／ Junhyeok Rui Cha, Woohyun Cha, Jaeyong Shin 他
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仮想道路で賢く安全に：混在交通の安全解析のためのデジタルツインフレームワーク
ドローンLiDARや地図・車両センサデータから高精細3D道路を生成し、CARLA・SUMO・PhysXを統合したデジタルツインで自動運転車と一般車が混在する交通の安全性を物理的に評価する。
原題: Virtual Roads, Smarter Safety: A Digital Twin Framework for Mixed Autonomous Traffic Safety Analysis ／ Hao Zhang, Ximin Yue, Kexin Tian 他
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PIN-WM: 非把持マニピュレーションのための物理情報に基づく世界モデル学習
微分可能物理シミュレーションとGaussian Splattingを組み合わせ、視覚観測から3D剛体ダイナミクスの世界モデルを少数の軌道で学習し、物理を考慮したランダム化でSim2Real転移を実現した。
原題: PIN-WM: Learning Physics-INformed World Models for Non-Prehensile Manipulation ／ Wenxuan Li, Hang Zhao, Zhiyuan Yu 他
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可変ピッチMAVの機動制御における強化学習のSim-to-Real転移
可変ピッチプロペラ搭載MAVの複雑なダイナミクスに対応するため、システム同定・ドメインランダム化・カリキュラム学習とカスケード制御を組み合わせ、シミュレーションで学習した強化学習方策を実機へゼロショット転移させ、フリップや壁面後退などの高度機動を実現した。
原題: Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning for Maneuver Control of a Variable-Pitch MAV ／ Zhikun Wang, Shiyu Zhao
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潜在状態ダイナミクスの残差で世界モデルを適応させる
シミュレーションで事前学習した潜在状態の世界モデルを、実環境のダイナミクスとの差分（残差）で補正し、視覚ベースのタスクで実機に転移できるようにした研究。
原題: Adapting World Models with Latent-State Dynamics Residuals ／ JB Lanier, Kyungmin Kim, Armin Karamzade 他
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SimPRIVE: 仮想環境と物理ロボットのインタラクションのためのシミュレーションフレームワーク
物理ロボットを仮想世界で動かすVehicle-in-the-Loop型シミュレーションフレームワークSimPRIVEを提案し、ROS 2ロボットとUnreal Engine 5の仮想環境を連携させて強化学習エージェントの障害物回避を検証した。
原題: SimPRIVE: a Simulation framework for Physical Robot Interaction with Virtual Environments ／ Federico Nesti, Gianluca D'Amico, Mauro Marinoni 他
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すべてのドローンを制する一つのネットワーク：異なる機体間でのドメインランダム化によるドローン競技制御
ドメインランダム化を用いて訓練した単一のニューラルネットワークが、3インチと5インチの異なる競技用クアッドコプターを実機で制御できることを示し、汎化性能と速度のトレードオフを明らかにした。
原題: One Net to Rule Them All: Domain Randomization in Quadcopter Racing Across Different Platforms ／ Robin Ferede, Till Blaha, Erin Lucassen 他
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RoboVerse：スケーラブルで汎化可能なロボット学習のための統合プラットフォーム・データセット・ベンチマーク
複数のシミュレータとロボット形態に対応する統合シミュレーション基盤MetaSimと、高品質な合成データセット、模倣学習・強化学習の統一ベンチマークを提供するフレームワークを提案。
原題: RoboVerse: Towards a Unified Platform, Dataset and Benchmark for Scalable and Generalizable Robot Learning ／ Haoran Geng, Feishi Wang, Songlin Wei 他
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オフロード自動運転におけるオンライン動力学モデル適応のメタ学習
カルマンフィルタによるオンライン適応とメタ学習を組み合わせ、未知の地形でも車両の動力学モデルをリアルタイムに調整してモデルベース制御の精度と安全性を高める手法を提案し、実車実験で有効性を示した。
原題: Meta-Learning Online Dynamics Model Adaptation in Off-Road Autonomous Driving ／ Jacob Levy, Jason Gibson, Bogdan Vlahov 他
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DVS: 移動ロボットタスクのための動的仮想現実シミュレーションプラットフォーム
歩行者行動モデリングや大規模編集可能シーン、モーションキャプチャによる仮想現実同期を統合し、歩行者軌道予測や経路計画、把持などの移動ロボットタスクを支援するシミュレーションプラットフォームを提案した。
原題: Demonstrating DVS: Dynamic Virtual-Real Simulation Platform for Mobile Robotic Tasks ／ Zijie Zheng, Zeshun Li, Yunpeng Wang 他
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Unreal Robotics Lab：高度な物理演算とレンダリングを備えた高忠実度ロボティクスシミュレータ
Unreal Engineの写実的な描画とMuJoCoの高精度物理演算を統合し、煙・火・水などの環境効果も扱えるロボティクス向けシミュレータを開発した。視覚ナビゲーションやSLAMのベンチマークを通じてsim-to-real転移への有用性を示した。
原題: Unreal Robotics Lab: A High-Fidelity Robotics Simulator with Advanced Physics and Rendering ／ Jonathan Embley-Riches, Jianwei Liu, Simon Julier 他
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